yetone/

native-feel-skill

An Agent Skill for designing cross-platform desktop apps that feel native — distilled from Raycast's 2.0 deep-dive and reverse engineering of Raycast Beta.app. Eight architectural tenets, four-layer architecture, WebKit/WebView2 survival guide, 75-item ship audit.

1.3k60 forks· 分析于 3w ago

小众在 GitHub 打开

一句话定位

一个基于逆向 Raycast Beta.app 提取的 AI Agent 设计规范和技能系统，用于指导 AI 生成具有原生体验的跨平台桌面应用代码。

判断

小众

本质上是一个 AI prompt 合集，不是可直接使用的库或框架。逆向 Raycast 的做法虽然有趣，但维护成本高、时效性差。大多数桌面应用开发者直接用 Tauri 或 Electron 的官方最佳实践就够了，这个 repo 更像是给 AI 打工人的内部知识库，实用范围极其有限。

解决一个特定问题。用得到的人觉得是宝藏，多数人无感。

30 秒上手

基于语言推断的标准命令

$ git clone https://github.com/yetone/native-feel-skill

克隆后参考仓库 README

最适合的 3 个场景

1AI 编码助手在生成 Electron/Tauri 桌面应用时参考其架构原则
2研究 Raycast 的四层架构和 75 项审计清单以理解现代桌面应用设计
3直接复制该 skill 文件到 AI 项目中作为系统提示词使用

值得追的健康信号

每周 LLM 自动巡检

总 Star

1.3k→

Forks

60→

语言

N/A→

分析时间

3w ago→

作者短评

用得到的人会觉得是宝。多数人可以放进 "later" list 不焦虑。

— xaikey · 基于 LLM 分析 + 个人判断

其他趋势仓库

multica-ai/

andrej-karpathy-skills

一个 CLAUDE.md 配置文件，旨在改善 Claude Code 的编码行为，基于 Karpathy 观察到的 LLM 常见编程陷阱总结的经验技巧。

x1xhlol/

system-prompts-and-models-of-ai-tools

收集整理各种 AI 编码工具（如 Cursor、Copilot、Windsurf 等）的系统提示词，供研究参考使用。

deepseek-ai/

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 是一个使用强化学习训练的推理大模型，类似于 OpenAI o1 的思维链推理能力，但来自中国团队。

本页 LLM 分析由 MiniMax-M2.7 / Claude Haiku 4.5 等模型生成 · 不构成生产环境技术选型建议

30 秒上手

值得追的健康信号

其他 趋势仓库

其他趋势仓库